HyperAccel Tech Blog · 2026. 10. 16.
[torch.compile() 알아보기 - Part 02] 왜 세 단계로 나눠 설계했을까
AI 엔지니어링 브리핑
PyTorch의 torch.compile()은 다양한 컴파일러와 AI 칩이 쉽게 연결될 수 있도록 그래프 추출·정리·코드 생성을 세 단계로 나눈 구조입니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: PyTorch 생태계를 해치지 않으면서도 성능을 높이려면 사용자가 코드를 크게 바꾸지 않고 TensorRT·XLA 같은 기존 도구와 새로운 하드웨어도 함께 사용할 수 있어야 했습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Dynamo가 파이썬 코드에서 그래프를 뽑고, AOTAutograd가 이를 약 190개의 표준 연산으로 정리하며, Inductor가 연산을 묶어 GPU용 Triton이나 CPU용 C++ 코드로 만들도록 나눠 외부 도구가 필요한 단계의 결과만 가져다 쓰게 했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 단계가 많을수록 각 하드웨어에 맞는 선택을 직접 할 수 있지만 개발 부담도 커지므로, 필요한 만큼 기존 단계를 재사용하고 컴파일되지 않는 연산도 해당 장치에서 실행되도록 폴백을 준비해야 합니다.
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